Lojistik regresyon çıktılarının incelenmesi ve yorumlanması

Önceki egzersizde bus_out adlı bir lojistik regresyon modeli kurdun. Bu egzersizde, bus_out modelini inceleyip 1. Bölümde öğrendiğin araçları kullanarak regresyon sonuçlarını yorumlayacaksın:

• print() farklı yordayıcı değişkenler için katsayı tahminlerini (yani eğimler ve kesişimler) ve sapma gibi model uyumuna dair bilgileri içerir.
• summary() hem print() çıktısını hem de katsayı tahminleri için standart hataları, z-puanlarını ve P-değerlerini içerir.
• tidy() ise summary() içindeki katsayı tablosunu düzenli bir veri çerçevesi olarak sunar.

Regresyon katsayılarının, ilişkilerin yönünü ve katsayıların istatistiksel anlamlılığını anlamamıza yardımcı olduğunu unutma. Lojistik regresyonda, pozitif bir katsayı, bir yordayıcı arttıkça olayın gerçekleşme olasılığının arttığını gösterir.